NVIDIA Jetson Nano：開発ボードのすべて

Isaac

7分

NVIDIA Jetson Nano

NVIDIA Jetson Nano 特別開発ボードです。 それは多くの点であなた自身のように見えることができます ラズベリーパイ、または Arduinoの、ただし、特定のタイプのプロジェクト用に特別に設計されています。 また、これらの他の開発ボードと同様に、他の機器と比較して、手頃な価格でサイズも小さくなっています。

具体的には、NVIDIAのJetson Nanoは、 人工知能と人工ニューラルネットワークプロジェクト。 この世界で始めて、これらのインテリジェントシステムがどのように機能するかを学び、想像できる無限のプロジェクトを作成するための安価な方法...

Jetson Nanoとは何ですか？

NVIDIA Jetson Nano これは、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、AIに基づいて多数のプロジェクトを作成するためのSBCである開発ボードです。 これを使用すると、小型のインテリジェントIoTアプリケーションから、より複雑なロボット、人工視覚システムや物体認識、一連のセンサーパラメータを評価することでインテリジェントに反応するデバイス、小型の自動運転車など、非常に多様なプロジェクトを作成できます。

しかし、すべていくつかの寸法のプレートで、そしてかなりの価格で 手頃な価格の 同様の特性を持つ他のプロフェッショナルシステムと比較して。

そして、あなたが疑問に思うなら なぜあなたはそれを持っている必要があります これらのNVIDIAJetson Nanoボードのうち、増加しているテクノロジーについて学びながら、これらのボードを使用すると多くのプロジェクトを作成できることを覚えておく必要があります。 機械学習、AI、ディープラーニング、およびその他の同様の分野の知識を持つ人々に関心を持つ企業は、将来のテクノロジーであるため、ますます増えています。

技術的特徴

SOM ジェットソン ナノ

NVIDIA JetsonNanoは 本当に印象的な機能 そのサイズと価格のために。 それはわずか100ユーロを超え、サイズは数センチです。 それにもかかわらず、最大472のパフォーマンスGFLOPを開発でき、多くのAIアルゴリズムを非常に迅速に実行し、複数の人工ニューラルネットワークを同時に処理するのに十分です。

そして、それはそれらの数字だけでなく、その低消費性にとっても印象的です。 このボードには 5〜10Wの消費量。 同様のシステムと比較して、それは確かに低いので、あなたは非常に効率的なシステムに直面しています。 数百または数千ワットを消費する他のマシンとはほとんど関係がありません...

詳細については、これを見ることができます 完全な詳細リスト：

  • 128個のCUDAコアを備えたNVIDIAMaxwell GPU
  • ARM Cortex-A57 QuadCore CPU
  • RAM 4GB LPDDR4
  • 16GB eMMC5.1フラッシュストレージ
  • 接続性：
    • 12ウェイカメラコネクタ（3 x4または4x 2）MIPI CSI-2 DPHY 1.1（18 Gbps）
    • ギガビットイーサネットネットワーク（RJ-45）
    • HDMI2.0またはDP1.2ディスプレイ接続| eDP 1.4 | DSI（1 x 2）2同時
    • ポート1/2 / 4PCIE、1 USB 3.0、3 USB 2.0
    • 追加のI / O：1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO
    • 260ピンコネクタ
  • サイズ：69,6mm x 45mm
  • 消費量：5-10w
  • LinuxOSと 開発キット

NVIDIAJetsonファミリー製品

NVIDIAにはこれらのいくつかがあります AI開発のための製品 人工神経肛門ネットワークで。 最も有名な製品のいくつかは次のとおりです。

  • ジェットソンザビエルNX：それはSOM、つまりSystem On Module、または単一のモジュールに統合された完全なシステムです。 その外観とサイズにもかかわらず、最大21のTOP、つまり21秒あたりXNUMXテラの操作で、典型的なスーパーコンピューティング能力を提供します。 これは、複数の人工ニューラルネットワークをスムーズかつ同時に実行するのに十分です。
  • ジェットソンAGXザビエル：計算密度と効率の点でもうXNUMXつの非常に強力なモジュールであり、Jetson Nanoに続くものであり、新世代のインテリジェントマシンの作成を可能にします。
  • ジェットソン TX2：Jetson Nanoの別の代替品であり、同じファミリからのものです。 それはその巨大な速度とエネルギー効率で際立っています。 サイズと消費が重要な組み込みAIアプリケーション向けに特別に設計されています。 この場合、これはNVIDIA Pascalアーキテクチャに基づいており、8GBのRAMと最大59,7GB /秒の帯域幅を搭載しています。

NVIDIA JetsonNanoを購入する

人工ニューラルネットワークプロジェクトを使ってメーカーやDIYの世界で始めたいと思っているなら、次のことができます。 このNVIDIAJetsonNanoボードを購入する 専門店やAmazonのようなプラットフォームでは、個別に販売されているか、開発キットが付属しているため、必要なものすべてをすばやく開始できます。

現在、NVIDIA JetsonNanoボードが低価格で発売されています。 約59ドル そしてそれにWiFiも追加しました。 素晴らしいニュースですが、唯一のことは、メインメモリが2GBに削減されたことです。 あなたがそれを望むならあなたは待たなければならないでしょう、今のところそれは プレセール パートナー向け..。

NVIDIA JetsonNanoの代替品

グーグルコーラル

機械学習、AI、人工ニューラルネットワークに興味がある場合は、いくつか知っておく必要があります NVIDIA JetsonNanoの代替品、これらの目的のための唯一のプレートではないので。 次のようなこれらのプロジェクト用に特別に設計されたSBCをいくつか見つけることができます。

グーグルコーラル

Googleはバッジを開発しました、 グーグルコーラル、AIプロジェクトの作成に必要な他のアクセサリやモジュールとともに。 このプラットフォームに属する記事の中には、次のものがあります。

GoogleCoralにはいくつかあります 技術的特徴 派手な、のように:

  • クアッドコアCortex-A8およびCortex-M53Fを搭載したNXPi.MX 4M CPU
  • GC7000 LiteグラフィックGPU、
  • 最大4つのTOPSまたは2つのTOPS / wを備えたGoogleEdgeTPUコプロセッサー。
  • 1GB LPDDR4RAMが含まれています
  • 最大8GBのeMMCフラッシュのストレージとmicroSDカードを使用して拡張する可能性。
  • WiFi接続、USB、Bluetooth、イーサネット、オーディオジャック、HDMI、MIPI-DSI、およびPower over USB-C5vを備えています。

ハダスVIM3

カダス VM3 これは、AIプロジェクトの別の代替手段ですが、大きなものの特徴の一部はありませんが、かなり控えめなボードである可能性があります。 始める良い機会:

  • CPU A311D x4 Cortex-A73Ghzおよびx2.2Cortex-A2（53Ghz）。
  • 5TOPSのNPUを使用
  • 最大4GBのRAM
  • 16-32GB eMMCSamsung
  • MIPI-DIS、HDMI、WiFi、イーサネット、microSD、USB、PCIe接続など。

HiSilicon HiKey 970（Huawei）

HiSiliconは下の会社です Huawei社 チップを製造します。 さて、このブランドの下であなたは次のようなニューラルネットワークプロジェクトを開発するための別の選択肢を見つけるでしょう ハイキー970、HuaweiSDKと互換性があります。 さらに、いくつかの興味深い機能があります。

  • Cortex A73 QuadCore + Cortex-A53QuaCoreを搭載したARMキリン
  • Mali G72 MP12 GPU
  • 専用NPU
  • 6GBのLPDDR4
  • 64GBフラッシュメモリ
  • WiFi、microSD、HDMI、USB、PCIe接続など。
  • UEFI

Sophon BM1880（ハイブリッドARM + RISC-V）

ソフォンBM1880 Sophon.iaによって開発された代替ボードです。 購入する場合は、次のような機能があります。

  • 2Ghzの53xCortex-A1.5 CPU + 1GhzのRISC-V
  • Tensorプロセッサのおかげで1TPU @ INT8
  • 4GB LPDDR4
  • 32GBeMMCフラッシュ
  • 接続イーサネット、WiFi、USB、microSD、ジャックなど。

インテル ニューラル スティック

前のプロジェクトと同様の別のプロジェクトはこれです Intel Neural Stick。 バージョン2が利用可能になりました。この場合の特徴は、以前のボードよりも汎用性は劣りますが、PCに快適に接続してプロジェクトを開始できるUSBスティックであるということです。 また、より多くの電力が必要な場合は、USBハブでそれらのいくつかを使用して機能を追加できます...

Si ショッピング このニューラルスティック、価格は約100ユーロで、LinuxおよびWindowsと互換性があります。 さらに、OpenVINOを開発ツールキットとして使用することもできます。

ロックチップ RK3399Pro

Rockchipは この強力なハードウェアアクセラレーションによるディープラーニング開発キットを使用して、非常に興味深く多様なプロジェクトを作成できます。 最大3つのTOPSのTensorFlowCaffeと、AndroidおよびGNU / Linuxオペレーティングシステムをサポートします。

あなたがそれを購入したいなら、あなたはそれをで利用可能にします さまざまなバージョン （最低価格から最高価格の順に並べられています）：


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